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摘要：在本文中，我們首先對(duì)數(shù)據(jù)融合的概念進(jìn)行了解，以及目前數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀和其未來的應(yīng)用前景，在此基礎(chǔ)上對(duì)文中要用到的卡爾曼濾波算法進(jìn)行介紹，根據(jù)卡爾曼濾波算法的基本原理，先對(duì)單個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到其各個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)估算值(也稱為后驗(yàn)估計(jì)值)和最優(yōu)誤差估計(jì)。對(duì)于多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)融合，我們采用的是分布式濾波數(shù)據(jù)融合算法，這種融合算法是在卡爾曼濾波算法的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理，是對(duì)多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，然后得到其融合后各個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)估算值和最優(yōu)誤差估計(jì)。對(duì)比多傳感器融合處理后的數(shù)據(jù)和單傳感器處理后的數(shù)據(jù)哪個(gè)更接近真實(shí)值。使用MATLAB軟件編程，可以畫出最優(yōu)估算值和真實(shí)值的圖形，形象的對(duì)比最優(yōu)估算值和真實(shí)值，最后畫出最優(yōu)誤差估計(jì)。這樣也可以對(duì)單傳感器和多傳感器融合的圖像進(jìn)行對(duì)比，由圖像我們便可以清楚的看到多傳感器數(shù)據(jù)融合處理的優(yōu)勢。 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合，最優(yōu)估算，MATLAB軟件
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1 數(shù)據(jù)融合-2 1.1 數(shù)據(jù)融合的目的和意義-2 1.2 數(shù)據(jù)融合的基本原理-2 1.3 數(shù)據(jù)融合的分類-3 1.4 數(shù)據(jù)融合研究的歷史與現(xiàn)狀-4 1.5 目前存在的問題及未來發(fā)展-5 2 線性系統(tǒng)估計(jì)—卡爾曼濾波技術(shù)-7 2.1 狀態(tài)估計(jì)基礎(chǔ)-7 2.2 線性系統(tǒng)描述-8 2.3 卡爾曼濾波技術(shù)-8 2.4 分布式濾波數(shù)據(jù)融合算法-10 3 仿真結(jié)果及比較-14 3.1 仿真圖示-14 3.2 仿真結(jié)果比較和分析-19 4 總結(jié)-20 致謝-21 參考文獻(xiàn)-22 附錄-23 |
